lunduniversity.lu.se

Forskar­utbildnings­kurser

Faculty of Engineering | Lund University

Detaljer för kursplan för kurs FRT016F giltig från och med Autumn 2019

Utskriftsvänlig visning

Allmänt
Syfte
  • The goal of the course is
    to give students the tools and training to recognize convex optimization problems that arise in applications

    to present the basic theory of such problems, concentrating on results that are useful in computation

    to give students a thorough understanding of how such problems are solved, and some experience in solving them

    to give students the background required to use the methods in their own research work or applications
Innehåll
  • The course has three parts
    * Basic theory for convex sets and functions
    * Experience of formulation of application problems as convex optimization problems
    * Knowledge and experience of efficient optimization algorithms
Kunskap och förståelse
  • För godkänd kurs skall doktoranden
  • * have knowledge about theory for convex sets and functions
    * understand how application problems can be formulated as convex optimization problems
    * have demonstrated understanding of how efficient algorithms are implemented and works
Färdighet och förmåga
  • För godkänd kurs skall doktoranden
  • * have demonstrated skills in calculations with convex functions
    * be able to reformulate practical application problems as convex optimization problems
    * demonstrated ability in handling some existing program package for convex optimization and ability in writing code for simpler algorithms
Värderingsförmåga och förhållningssätt
  • För godkänd kurs skall doktoranden
  • demonstrate the ability to critically evaluate and compare different formulations of convex optimization problems and different algorithms for different quality criteria
Undervisningsformer
  • Föreläsningar
  • övningar
Examinationsformer
  • Skriftlig tentamen
  • Inlämningsuppgifter
  • övrigt
  • Weekly handin problems
    Take-home exam
    Students should take an active role in the weekly exercise sessions
  • Underkänd, godkänd
Förkunskapskrav
Förutsatta förkunskaper
  • Linera algebra, calculus in several variables, probability theory
Urvalskriterier
Litteratur
  • Boyd, S. & Vandenberghe, L.: Convex Optimization. Cambridge University Press.
  • Freely available on http://www.stanford.edu/~boyd/cvxbook/
Övrig information
  • Replaces FRT015F.
Kurskod
  • FRT016F
Administrativ information
  •  -03-03
  • FN1/Anders Gustafsson

Alla publicerade kurstillfällen för kursplanen

2 kurstillfällen.

Kurskod ▽ Kursnamn ▽ Avdelning ▽ Inrättad ▽ Kursplan giltig från ▽ Startdatum ▽ Slutdatum ▽ Publicerad ▽
FRT016F Convex Optimization with Applications Automatic Control 2021‑05‑03 Autumn 2019 2021‑06‑10 (ungefärligt) 2021‑08‑31 2021‑05‑03
FRT016F Convex Optimization with Applications Automatic Control Autumn 2019 2023‑03‑15 (ungefärligt) 2023‑06‑05

Utskriftsvänlig visning